摘要：以北方某供水水库为例，将人工免疫识别系统（Artificial immune recognition system，AIRS）作为一种新兴数据挖掘方法用于水库调度规则提取研究，所获调度规则对检验样本的分类精度为86．1％，缺水指数为2．14（10^14m^6），优于RBF提取调度规则的结果．进一步从调度规则与训练、检验样本之间的距离分布间接分析了在水库调度特征属性构成的高维非线性决策空间中亲和力测度方法、学习样本空间分布以及追加样本对AIRS提取供水调度规则的行为与性能的影响．结果表明，①HVDM（Heterogeneous value difference metric）距离测度方法能融入调度决策先验知识，使AIRS提取的规则在空间分布上更接近训练、检验样本；②所获规则分类性能不仅取决于训练样本空间分布，也取决于检验样本的空间分布；③迫加近期调度资料可以不断更新或补充规则，使其空间分布更适应未来水文环境变化．

关键词：供水水库 调度规则 人工免疫识别系统 分类性能 

单位：中国地质大学(武汉)经济管理学院 武汉430074 长江科学院水资源研究所 武汉430010 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 武汉430072)